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Arquitetura de data lake e o futuro da análise de logs Powerpoint Slides

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Recursos desses slides de apresentação do PowerPoint:

Encante seu público com os slides de apresentação do Powerpoint sobre a arquitetura do Data Lake e o futuro do Log Analytics. Aumente o limite de sua apresentação implantando este modelo bem elaborado. Atua como uma ótima ferramenta de comunicação devido ao seu conteúdo bem pesquisado. Ele também contém ícones estilizados, gráficos, recursos visuais, etc., que o tornam um chamariz imediato. Composto por setenta e seis slides, este deck completo é tudo que você precisa para ser notado. Todos os slides e seu conteúdo podem ser alterados para se adequar ao seu ambiente de negócios exclusivo. Além disso, outros componentes e gráficos também podem ser modificados para adicionar toques pessoais a este conjunto pré-fabricado.

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Conteúdo desta apresentação em Powerpoint

Slide 1 : este slide apresenta a arquitetura do Data Lake e o futuro do Log Analytics (TI). Indique o nome da sua empresa e comece.
Slide 2 : Este slide apresenta a Agenda da apresentação.
Slide 3 : Este slide apresenta o índice da apresentação.
Slide 4 : Este é outro slide que continua o índice da apresentação.
Slide 5 : Este é outro slide que continua o índice da apresentação.
Slide 6 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 7 : Este slide representa a visão geral do data lake e como ele armazena análises de aprendizado de máquina.
Slide 8 : Este slide mostra os principais recursos do Data Lake for Customer.
Slide 9 : Este slide mostra os principais conceitos da arquitetura do Data Lake.
Slide 10 : este é outro slide que continua os principais conceitos da arquitetura do Data Lake.
Slide 11 : Este slide apresenta os componentes principais da arquitetura do Data Lake.
Slide 12 : Este slide exibe os elementos essenciais da solução Data Lake e Analytics.
Slide 13 : Este slide representa o funcionamento dos data lakes, incluindo como diferentes tipos de dados são armazenados.
Slide 14 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 15 : Este slide mostra os Elementos Fundamentais do Data Lake do Repositório Centralizado.
Slide 16 : Este slide mostra o processo de construção do data lake do repositório centralizado.
Slide 17 : Este slide representa a equipe do data lake de construção e suas funções e responsabilidades.
Slide 18 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 19 : Este slide mostra por que as organizações devem usar data lakes com base em seus recursos.
Slide 20 : Este slide descreve o valor de um data lake, incluindo interações aprimoradas com o cliente, pesquisas aprimoradas e opções de inovação de desenvolvimento.
Slide 21 : Este slide descreve a finalidade do data lake nos negócios.
Slide 22 : Este slide mostra os benefícios do data lake, incluindo escalabilidade e flexibilidade de baixo custo.
Slide 23 : Este slide descreve os principais indicadores para ajudar a entender as organizações se elas precisam manter um data lake para informações críticas de negócios.
Slide 24 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 25 : Este slide apresenta a Arquitetura do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 26 : Este slide exibe as camadas de arquitetura do data lake do repositório centralizado.
Slide 27 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 28 : Este slide descreve os data lakes na arquitetura da AWS por meio do console do data lake.
Slide 29 : Este slide representa como implementar o Data Lake na arquitetura Hadoop.
Slide 30 : Este slide descreve os data lakes na arquitetura do Azure, abordando os detalhes da coleta de dados.
Slide 31 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 32 : Este slide descreve o data lake baseado em nuvem, como esses data lakes podem eliminar os desafios do data lake local.
Slide 33 : Este slide descreve os desafios do data lake na nuvem, como segurança de dados, data swamp, armazenamento de dados no local, etc.
Slide 34 : Este slide representa o funcionamento do data lake na nuvem.
Slide 35 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 36 : Este slide mostra os riscos associados ao uso do Data Lake.
Slide 37 : Este slide apresenta os desafios críticos relacionados ao Data Lake.
Slide 38 : Este slide mostra como o Data Lakehouse resolve os desafios do Data Lake.
Slide 39 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 40 : Este slide representa estratégias para evitar o pântano de dados no Data Lake.
Slide 41 : Este slide descreve como evitar um pântano de dados em um data lake.
Slide 42 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 43 : Este slide apresenta a implementação local do Data Lake.
Slide 44 : Este slide representa a implantação de data lakes na nuvem e a porcentagem de crentes na computação em nuvem.
Slide 45 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 46 : Este slide mostra as práticas recomendadas para a implementação do Data Lake.
Slide 47 : Este slide descreve as etapas da implementação do data lake, como a coleta de dados brutos, ambiente para ciência de dados, etc.
Slide 48 : Este slide mostra a Visão Geral dos Estágios de Maturidade do Data Lake.
Slide 49 : Este slide mostra a introdução ao sistema de armazenamento de arquivos Data Lake.
Slide 50 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 51 : Este slide representa as ferramentas e provedores de data lake, e as ferramentas são categorizadas com base no armazenamento, formato de dados, etc.
Slide 52 : Este slide mostra os fornecedores proeminentes do Data Lake do repositório centralizado.
Slide 53 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 54 : Este slide apresenta os casos de uso do data lake do repositório centralizado.
Slide 55 : Este slide exibe Aplicativos do Repositório Centralizado Data Lake.
Slide 56 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 57 : Este slide representa a diferença entre Data Lake e Data Warehouse.
Slide 58 : Este slide mostra a comparação entre Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse.
Slide 59 : Este é outro slide continuando Data Lakes vs. Data Lakehouses vs. Data Warehouses.
Slide 60 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 61 : Este slide descreve o plano de 30-60-90 dias para o data lake.
Slide 62 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 63 : Este slide apresenta o roteiro para a implementação do Data Lake.
Slide 64 : Este slide destaca o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 65 : Este slide exibe o Painel de Relatórios do Data Lake do Repositório Centralizado.
Slide 66 : Este slide contém todos os ícones usados nesta apresentação.
Slide 67 : Este slide é intitulado como Slides adicionais para avançar.
Slide 68 : Este slide mostra Post-Its. Poste suas notas importantes aqui.
Slide 69 : Este é um slide de comparação para estabelecer a comparação entre commodities, entidades, etc.
Slide 70 : Este slide contém um quebra-cabeça com ícones e texto relacionados.
Slide 71 : Este é um slide financeiro. Mostre suas coisas relacionadas a finanças aqui.
Slide 72 : Este slide mostra o Processo Linear com caixas de texto adicionais.
Slide 73 : Este slide mostra o diagrama de Venn com caixas de texto.
Slide 74 : Este slide descreve o gráfico de linha com a comparação de dois produtos.
Slide 75 : Este slide apresenta o gráfico de barras com a comparação de dois produtos.
Slide 76 : Este é um slide de agradecimento com endereço, números de contato e endereço de e-mail.

FAQs

A data lake architecture is a centralized repository that stores all types of data in its native format and allows the data to be accessed by different users and applications for analytics and data processing purposes.

The main features of a data lake for customers include scalability, flexibility, and cost-effectiveness.

The key concepts of data lake architecture include storing data in its raw format, providing a centralized repository, and enabling data processing using big data tools.

The primary components of data lake architecture include data sources, data ingestion, data storage, data processing, and data visualization.

The risks associated with data lake usage include data security, data quality, and data governance issues.

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    by Devon Ferguson

    Every time I ask for something out-of-the-box from them and they never fail in delivering that. No words for their excellence!
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    by Jake Smith

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